[發明專利]指紋增強方法及指紋識別裝置

有效

• 申請號: 201310733441.8
• 申請日: 2013-12-25
• 公開（公告）號: CN103714323B
• 公開（公告）日: 2017-06-16
• 發明（設計）人: 林川;曹以雋;潘亦堅;郭越;陳飛龍
• 申請（專利權）人: 廣西科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 長沙正奇專利事務所有限責任公司43113
• 代理人: 周晟

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體涉及指紋識別處理技術。

背景技術

生物特征識別技術是為了進行身份驗證而采用自動技術測量其身體的特征或是個人的行為特點，并將這些特征或特點與數據庫的模板進行比較，完成認證的一種解決方案。作為生物識別技術中最為成熟和方便的成員，指紋識別技術已成功應用于社會的各個領域。如：門禁、考勤系統、電子商務、ATM自動提款機以及罪犯身份鑒定系統等。

在指紋自動識別系統中，指紋圖像增強是一項關鍵的技術，指紋圖像增強的目的有：(1)平滑噪聲，(2)提高指紋中脊線和谷線的對比度，(3)連接斷裂的脊線和谷線。然而，指紋采集過程中通常伴隨著各種各樣的噪聲，一部分是由于采集儀器造成的，如采集儀上的污漬，儀器參數設置的不恰當等。另外一部分是由于手指的狀態造成的，如手指過干、太濕、傷疤、脫皮等。這些噪聲的存在，往往會導致指紋特征的提取與原來指紋的特征會產生很大的偏差。

目前常用的指紋增強算法有：(1)Gabor濾波增強；(2)基于FFT的頻率增強算法；(3)基于知識的指紋增強算法；(4)基于非線性擴散的模型的增強算法。上述算法都在一定程度上存在問題，計算量過大、抗噪聲能力弱、通用性不強等等。現有技術也有提出一種將Gabor濾波與高斯濾波相結合的指紋增強算法，其通過高斯濾波對求出的像素水平梯度分量和垂直梯度分量處理后，接著用高斯濾波器對方向圖進行處理，然后再對方向圖進行平滑處理，最后再進行高斯濾波處理，該指紋增強方法計算量大，且增強效果不好。

發明內容

本發明旨在提供一種指紋增強方法及指紋識別裝置，該指紋增強算法克服上述現有技術指紋增強算法計算量大、增強效果差的缺陷，通過將Gabor濾波與高斯差分結合，增強去噪能力，減少偽特征點，為后續的指紋特征提取和指紋識別奠定了基礎；本發明提供的指紋識別裝置利用上述指紋增強方法，同時結合了DSP與FPGA的處理結構，提高了指紋識別效率和指紋存儲效率。

本發明提供的指紋增強方法包括以下步驟：

A、將指紋圖像規格化得到規格化指紋圖像，并計算規格化指紋圖像的連續方向圖；

B、對規格化指紋圖像進行Gabor濾波后得到指紋增強圖像，根據連續方向圖中各像素點的方向選擇指紋增強圖像中的對應位置的像素點，重組得到初始濾波圖像；

C、建立尺度可變換的高斯函數，將不同尺度的高斯函數與初始濾波圖像進行卷積后得到一組高斯模糊圖像；將高斯模糊圖像中相鄰上下兩層圖像做減法運算，得到一組高斯差分圖像；

D、將高斯差分圖像進行反向映射后，選取反向映射后部分圖像中各像素點的最大值重構得到最終濾波圖像，即完成指紋增強處理。

所述步驟A具體步驟如下：

A1、對指紋圖像進行規格化，得到規格化指紋圖像，使指紋圖像的灰度具有相同的均值和方差；

A2、劃分方向圖：基準點位于方向模板的中心，以水平位置為起始方向，按逆時間方向，每隔π/8確定一個方向，分別用i＝0,1,2,...,7來表示，計算的方向角范圍是[0,π)；

A3、計算出規格化圖像中每個像素點每個方向的灰度平均值

A4、將8個方向按兩兩垂直的方向分成4組，計算每組中兩個方向的灰度平均值的差，記為ΔM，即其中j為脊線方向(j＝0,1,2,3)；

A5、取ΔM中最大的一組中的兩個方向(j_max和j_max+4)作為備選脊線方向；再對指紋圖像中的每個像素點進行處理，得到點方向圖D(i,j)：

A6、用大小為w×w連續滑動的窗口，對點方向圖中的每一點D(i,j)進行平滑處理，分別統計每個窗口內的像素個數N_i(i＝0,1,2,...,7)的方向直方圖；最后將直方圖的峰值所對應的方向作為點P(i,j)的方向，得到連續方向圖O(i,j)：

O(i,j)＝ord(max(N_i))(2)；

其中，ord(A_i)＝i,即ord()為取變量下標值的函數。

所述步驟B具體步驟如下：

B1、通過8個方向的Gabor濾波器對規格化指紋圖像I(i,j)進行Gabor濾波處理，得到8個方向的指紋增強圖像H_k(i,j)；

其中Gabor濾波器組的定義如下: